AdaMergeX: Cross-Lingual Transfer with Adaptive Adapter Merging

核心概念

言語モデルの適応アダプター統合を通じたクロスリンガル転送の効果的な手法を提案する。

要約

この論文では、新しいクロスリンガル転送手法であるAdaMergeXが提案されています。この手法は、ターゲット言語でのターゲットタスクの能力を「タスク能力」と「言語能力」に分割し、適応アダプター統合によってこれらをマージします。実験結果は、AdaMergeXがすべての設定で優れたパフォーマンスを発揮していることを示しています。

統計

AdaMergeXは他のすべての設定で優れたパフォーマンスを発揮しています。
LoRAと(IA)3においても一貫した良好な結果が得られました。
AdaMergeXは従来のアダプター統合方法よりも優れた性能を示しています。

引用

"Based on this assumption, we propose a new cross-lingual transfer method called AdaMergeX that utilizes adaptive adapter merging."
"Furthermore, we propose a structure-adaptive adapter merging method."
"Our evaluation demonstrates that AdaMergeX consistently outperforms other state-of-the-art methods including model merging, prompting, and general adapter merging methods."

抽出されたキーインサイト

AdaMergeX

by Yiran Zhao,W... 場所 arxiv.org 03-01-2024

https://arxiv.org/pdf/2402.18913.pdf

深掘り質問

異なるバックボーンモデルでAdaMergeXがどれだけ柔軟か検証されましたか？

研究では、Llama2という約70億のパラメータを持つモデルを主に使用していますが、他のバックボーンモデルでもAdaMergeXの普遍性を検証しました。具体的には、T5-baseと呼ばれるエンコーダーデコーダーモデルを使用しました。この実験結果では、Llama2やその他のバックボーンモデルにおいてもAdaMergeXが一貫して最良のパフォーマンスを示したことが確認されています。